¿Qué es Content Neutrality Network (CNN)?

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La neutralidad de la red defiende que internet debe ser accesible para todos y exige que todos los proveedores de servicios de internet proporcionen el mismo nivel de acceso a los datos y velocidad a todo el tráfico, y que no se pueda bloquear o degradar el tráfico a un servicio o sitio web.

Acuñada por el profesor de Derecho de la Universidad de Columbia Tim Wu, la neutralidad de la red se utiliza como una etiqueta amplia en las políticas públicas de Internet y en los debates reguladores relativos a la libertad de expresión en línea, la competencia de servicios, la innovación, la fijación de precios y la gestión del tráfico de Internet.

Los debates políticos, tanto a favor como en contra de la regulación de la neutralidad de la red, se centran en cuestiones como el bloqueo o filtrado de contenidos en línea, las velocidades preferentes de Internet basadas en acuerdos comerciales, el estrangulamiento para limitar las tasas de carga y descarga de los usuarios, y la competencia e innovación del mercado para ofrecer a los consumidores la mejor opción de proveedor de servicios de Internet.

La Administración Obama impulsó la legislación sobre neutralidad de la red en 2015 y promulgó normas que prohibían a proveedores de servicios de internet como AT&T y Comcast acelerar o ralentizar deliberadamente el tráfico hacia o desde sitios web específicos en función de la demanda o de preferencias comerciales.

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¿Cuál es la capitalización bursátil de la cadena CNN?

El precio actual de Content Neutrality Network (CNN) es de 0,000004 USD, y con la oferta actual en circulación de Content Neutrality Network de 39.035.223.816 CNN, su capitalización de mercado se sitúa en 157.627 USD.

¿Dónde puedo comprar monedas CCN?

¿Dónde puedo comprar CCN? CCN se puede negociar en Bitrue y Sologenic (bolsa descentralizada).

Predicción del precio de las monedas de Cnn

Para reiterar lo dicho en el artículo de Neural Networks Learn Hub, las redes neuronales son un subconjunto del aprendizaje automático, y están en el corazón de los algoritmos de aprendizaje profundo. Se componen de capas de nodos, que contienen una capa de entrada, una o más capas ocultas y una capa de salida. Cada nodo se conecta a otro y tiene un peso y un umbral asociados. Si la salida de cualquier nodo individual está por encima del valor umbral especificado, ese nodo se activa, enviando datos a la siguiente capa de la red. En caso contrario, no se transmiten datos a la siguiente capa de la red.

Aunque en este artículo nos hemos centrado principalmente en las redes feedforward, existen varios tipos de redes neuronales, que se utilizan para diferentes casos de uso y tipos de datos. Por ejemplo, las redes neuronales recurrentes se utilizan habitualmente para el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento del habla, mientras que las redes neuronales convolucionales (ConvNets o CNN) se utilizan más a menudo para tareas de clasificación y visión por ordenador. Antes de las CNN, para identificar objetos en imágenes se utilizaban métodos manuales de extracción de características que llevaban mucho tiempo. Sin embargo, las redes neuronales convolucionales ofrecen ahora un enfoque más escalable para las tareas de clasificación de imágenes y reconocimiento de objetos, aprovechando principios del álgebra lineal, en concreto la multiplicación de matrices, para identificar patrones dentro de una imagen. Sin embargo, pueden ser muy exigentes desde el punto de vista computacional y requieren unidades de procesamiento gráfico (GPU) para entrenar los modelos.

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Ficha Ccn

CNN (Content Neutrality Network) es un innovador ecosistema de contenidos basado en la tecnología blockchain. Rompe la barrera entre las comunidades de contenidos, revoluciona el reparto de ingresos y descentraliza la adquisición de usuarios y el programa de incentivos, creando una era de contenidos más abierta, eficiente y fiable.

CNN (Content Neutrality Network) es un innovador ecosistema de contenidos basado en la tecnología blockchain. Rompe la barrera entre las comunidades de contenidos, revoluciona el reparto de ingresos y descentraliza la adquisición de usuarios y el programa de incentivos, creando una era de contenidos más abierta, eficiente y fiable. NewsDog, la plataforma de contenidos N.º 1 en la India, será la primera aplicación de CNN. NewsDog cuenta con más de 50 millones de usuarios, 30.000 socios WeMedia y miles de medios de comunicación asociados. Es compatible con 10 idiomas en la India. NewsDog tiene una valoración GP de 4,4, media de 200.000 valoraciones, y es la mejor entre las APP de contenidos de la India. La comunidad de contenidos de NewsDog se ajustará plenamente a los mecanismos y modelos de CNN. El protocolo de CNN acorta el periodo de obtención de recompensas y define escenarios de incentivos más diversificados mediante la introducción de regalos simbólicos de CNN sobre la base de un modelo de incentivos descentralizado. Este modelo puede ayudar a estimular la pasión de los usuarios por participar en el programa de incentivos y maximizar su influencia.

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